语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

　　在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。

机器人自动化赋能制造业

自动化赋能制造业

作为现代工业重要的技术之一，工业自动化技术应该广泛，市场空间巨大。

在电力行业跟精密制造领域经验比较丰富的王辉看来，“在未来的工业制造业里面，会因为机器人自动化产生大量新的就业岗位，主要是跟软件、算法，包括机器人的操作，以及跟智能化相关的一些岗位。机器人自动化这个行业蕴藏着的可能性，有非常大的发展前景。当然，这也就同时意味着竞争非常激烈。”

在国内机器人市场增长迅猛的2017年，销量在一年内就增加了约六成。但在过去两年，中国机器人行业进入了市场整理期，根据国际机器人联合会的数据，工业机器人的年销量持续停留在13-14万台的水平。

机床行业中存在的突出问题人才缺乏问题成行业发展隐患

机床行业中存在的突出问题

人才缺乏问题成行业发展隐患

由于近年来一些新兴行业对用工的吸纳效应以及就业观念的改变，制造业对人才的吸引力减弱。当前市场转旺，企业招工难、用工贵问题显现。尤其是高层次、复合型技术人才和一些比较艰苦岗位的技术工人极缺，原有人才流失现象也比较普遍。这一问题已成为行业可持续发展的一大隐患，应引起各方面高度重视。